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公开(公告)号：CN114845272A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210451561.8
申请日：2022-04-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种异构车联网的联合任务卸载和资源分配方法、装置及设备，属于电学技术领域，具体包括：步骤1，搭建多MEC辅助的异构车联网联合计算任务卸载和资源分配模型；步骤2，构建系统效用最大化目标函数；步骤3，针对系统效用最大化目标函数进行卸载和分配方案的分解；步骤4，构建计算任务卸载决策方案；步骤5，构建资源分配方案。通过本公开的方案，提出了一种基于MEC的车联网的联合任务卸载和资源分配算法，通过将二者分别讨论，分别进行针对性优化，目的在于解决多MEC服务器‑多车联网用户网络中计算资源不足的问题，综合考虑任务卸载、系统能耗、时延等限制调价以实现目标系统效用最大化。
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公开(公告)号：CN114845272B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210451561.8
申请日：2022-04-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种异构车联网的联合任务卸载和资源分配方法、装置及设备，属于电学技术领域，具体包括：步骤1，搭建多MEC辅助的异构车联网联合计算任务卸载和资源分配模型；步骤2，构建系统效用最大化目标函数；步骤3，针对系统效用最大化目标函数进行卸载和分配方案的分解；步骤4，构建计算任务卸载决策方案；步骤5，构建资源分配方案。通过本公开的方案，提出了一种基于MEC的车联网的联合任务卸载和资源分配算法，通过将二者分别讨论，分别进行针对性优化，目的在于解决多MEC服务器‑多车联网用户网络中计算资源不足的问题，综合考虑任务卸载、系统能耗、时延等限制调价以实现目标系统效用最大化。
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公开(公告)号：CN114006816B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202111318254.4
申请日：2021-11-09
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L67/1004 , H04W28/08
Abstract: 本发明公开了一种不确定性条件下移动云计算任务卸载与资源分配方法和系统，方法包括：搭建移动云卸载模型，将各移动用户终端的任务表示为任务大小和计算周期数；基于任务大小、计算周期数期望值及任务执行主体的参数，构建任务分别在移动用户终端本地、计算接入点和远程云中心执行的能耗和时延模型，加权求和确定任务的期望成本函数表达式；参照任务的期望成本函数表达式，确定基于计算周期波动值的波动成本函数表达式；结合期望和波动的成本函数表达式建立目标函数；求解最小化目标函数，得到N个移动用户终端任务的卸载与资源分配方案。本发明在多接入点不确定计算条件下，对任务进行卸载和资源分配，提高在保持期望的成本效率水平的稳健性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114264220B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202111592651.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G01B7/02
Abstract: 本发明公开了一种移动设备的相对位移精确感知与检测方法，包括：步骤1，获取移动设备分别在初始位置和检测位置时其信号装置的信号强度，计算移动设备在检测位置相至于初始位置的综合信号强度变化率；步骤2，判断综合信号强度变化率是否超过预设的强度变化率阈值，若超过预设阈值则判断移动设备超过安全位移；所述预设的强度变化率阈值，是指安全位移阈值对应的综合信号强度变化率；其中，步骤1的计算和步骤2的判断统称为任务，采用移动云计算系统对移动设备的任务卸载和复制分配，由最优的若干其他移动设备执行任务并回传任务结果。本发明可以在室外准确检测移动设备的位移是否超过安全位移，从而提前达到预警状态。
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公开(公告)号：CN114006816A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111318254.4
申请日：2021-11-09
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L67/1004 , H04W28/08
Abstract: 本发明公开了一种不确定性条件下移动云计算任务卸载与资源分配方法和系统，方法包括：搭建移动云卸载模型，将各移动用户终端的任务表示为任务大小和计算周期数；基于任务大小、计算周期数期望值及任务执行主体的参数，构建任务分别在移动用户终端本地、计算接入点和远程云中心执行的能耗和时延模型，加权求和确定任务的期望成本函数表达式；参照任务的期望成本函数表达式，确定基于计算周期波动值的波动成本函数表达式；结合期望和波动的成本函数表达式建立目标函数；求解最小化目标函数，得到N个移动用户终端任务的卸载与资源分配方案。本发明在多接入点不确定计算条件下，对任务进行卸载和资源分配，提高在保持期望的成本效率水平的稳健性。
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公开(公告)号：CN112579290A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011519984.6
申请日：2020-12-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的地面终端设备的计算任务迁移方法，所述地面终端设备基于优化分配方案将自身的部分计算任务卸载到无人机搭载的边缘服务器，地面终端设备本地执行自身的部分计算任务，同时无人机搭载的边缘服务器执行所有地面终端设备卸载的计算任务；其中，通过构建优化问题并求解得到所述优化分配方案，所述优化问题为：以无人机和所有地面终端设备的计算任务总量最大化为目标，以每个地面终端设备的能量限制、无人机的能量限制、带宽资源限制为约束条件。本发明通过联合优化带宽分配、无人机轨迹以及卸载时间和本地计算分配，使整个系统的总计算量最大化。
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公开(公告)号：CN112579290B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202011519984.6
申请日：2020-12-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/50 , H04W72/0446
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的地面终端设备的计算任务迁移方法，所述地面终端设备基于优化分配方案将自身的部分计算任务卸载到无人机搭载的边缘服务器，地面终端设备本地执行自身的部分计算任务，同时无人机搭载的边缘服务器执行所有地面终端设备卸载的计算任务；其中，通过构建优化问题并求解得到所述优化分配方案，所述优化问题为：以无人机和所有地面终端设备的计算任务总量最大化为目标，以每个地面终端设备的能量限制、无人机的能量限制、带宽资源限制为约束条件。本发明通过联合优化带宽分配、无人机轨迹以及卸载时间和本地计算分配，使整个系统的总计算量最大化。
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公开(公告)号：CN114264220A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111592651.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G01B7/02
Abstract: 本发明公开了一种移动设备的相对位移精确感知与检测方法，包括：步骤1，获取移动设备分别在初始位置和检测位置时其信号装置的信号强度，计算移动设备在检测位置相至于初始位置的综合信号强度变化率；步骤2，判断综合信号强度变化率是否超过预设的强度变化率阈值，若超过预设阈值则判断移动设备超过安全位移；所述预设的强度变化率阈值，是指安全位移阈值对应的综合信号强度变化率；其中，步骤1的计算和步骤2的判断统称为任务，采用移动云计算系统对移动设备的任务卸载和复制分配，由最优的若干其他移动设备执行任务并回传任务结果。本发明可以在室外准确检测移动设备的位移是否超过安全位移，从而提前达到预警状态。
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